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馬場 高志2025/12/19 10:00:012 min read

AIエージェント、バブル、そしてAGI。イノーバウィークリーAIインサイト記事で振り返る2025年の「AI 10大トレンド」｜イノーバウィークリーAIインサイト -81

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2025年は、AIが私たちの働き方・消費行動・社会構造に本格的な変化をもたらした一年でした。特に、大規模言語モデル（LLM）は推論能力の飛躍によって「考え」「行動する」段階へと進化し、AIエージェントの実用化が現実味を帯びています。一方で、安全性、環境負荷、投資バブル、雇用への影響など、新たな課題も鮮明になりました。

 

本稿では、2025年のイノーバウィークリーAIインサイト記事を振り返り、この1年間の主要なAIトレンドを10のテーマで整理します。

 

1. 「推論」のブレークスルー： 事後学習とテスト時スケーリングの衝撃

2025年、LLMの性能向上は新たなフェーズに入りました。従来の「事前学習」の拡大だけでなく、学習プロセスの後半である「事後学習 (Post-training)」と、推論時に時間をかけて思考する「テスト時 (Test-time)」のスケーリングが鍵であることが明確になりました。これにより、特に数学やコーディング領域で驚異的な能力向上が実現しています。

 

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2. AIエージェント時代の幕開け：Webパラダイムの転換

ユーザーに代わって目標達成のためのタスクを計画し、自律的に実行できるAIエージェントが実用化段階に入り、従来の「検索・推薦」中心のWebから、AIがユーザーに代わって自律的にタスクを実行する「エージェンティックWeb」へのパラダイムシフトが始まりました。収益構造もアテンション（関心）からアクション（実行）へと移行しつつありますが、セキュリティ面での課題も残されています。

 

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3. 競争ルールの激変： 中国発OSSの台頭と価格破壊

AI競争は、モデル性能のベンチマークスコアでの優位性から、製品の実用性、効率性、そしてエコシステムの構築へと軸を移しました。特に、中国発のオープンソースモデルが低コストで高性能を実現し、価格競争を激化させました。

 

関連する過去記事:

「AI競争の変化：モデル性能からビジネス価値へ (3月21日)」: 各社LLMの性能が収束しつつあり、競争の焦点が実用的な問題解決能力へシフトしたことを解説。

「DeepSeekショック - 中国発のオープンソースAIはゲームチェンジャーか？ (1月31日)」 /「開発費460万ドルのAIがGPT-5を超えた—中国発「Kimi K2 Thinking」の衝撃 (11月28日)」: OpenAIに匹敵する中国製モデルが、低コストかつオープンソースで登場した市場へのインパクトを報告。

「GPT-5の真の狙い：OpenAIの収益化戦略 (9月5日)」 /「AIが買い物する未来：OpenAIとGoogleのAIコマース標準化戦争 (10月10日)」/「ChatGPTが「スーパーアプリ」へ進化：OpenAIの次なる野望 (10月17日)」 : 激化する競争下でのOpenAIやGoogleの新たなビジネス・レビューとエコシステム構築について。

 

4. インフラ投資の熱狂：AIデータセンターと金融／環境リスク

年間4000億ドル規模に達したAIインフラ投資は経済を牽引する一方で、循環取引や隠れ債務といった「バブルの兆候」も顕在化させています。また、データセンターの電力消費急増は、気候変動対策とのトレードオフという深刻な「不都合な真実」を突きつけています。

 

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5. AGIはいつ来るか？： 「知能爆発」vs「長期的進化」の議論

「2027年までにAIがAIを進化させる『知能爆発』が起きる」という急進的な予測と、「真のAGI（人工汎用知能）実現にはまだ10年かかる」という慎重論が対立しました。最新のベンチマークテストでは、推論モデルの限界も明らかになり、AGIへの道筋が再考されています。

 

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6. AI学習技術の新たな突破口

LLMの能力向上は、学習プロセスの質の転換によってもたらされました。特に、強化学習を用いたAIの自律的な思考獲得が注目される一方で、その非効率性を克服する新たなアプローチも模索されています。

 

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7. ブラックボックス問題：ハルシネーションとセキュリティリスク

AIの能力向上と比例して、その思考プロセスが不透明な「ブラックボックス」問題が深刻化しています。ハルシネーション（もっともらしい嘘）の原因解明や、AIの「思考」そのものを監視・制御する技術（アライメント）が、企業間競争を超えた業界共通の課題となりました。

 

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8. AIと雇用・働き方の変革

AIは、若年層のエントリーレベルの雇用に具体的な影響を及ぼし始めています。しかし、仕事を単なる「タスクの束」と捉えて自動化するだけでは不十分であり、組織やワークフロー全体をシステムとして再設計する視点が求められています。

 

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9. 共感するAI：心の隙間を埋める「新たなパートナー」の功罪

生成AIは単なるツールを超え、感情的なサポートを提供する「パートナー」としての地位を確立しつつあります。孤独感を埋める役割を果たす一方で、人間向けに最適化されたAIの「共感」や「説得」が、ユーザーの現実認識を歪める危険性も指摘されています。

 

関連する過去記事:

 

10. 物理世界を理解するAI：世界モデルとロボティクス

AIはデジタルの殻を破り、物理法則や因果関係を理解する「世界モデル (World Model)」へと進化しています。この能力はロボティクスやAR/MR領域の劇的な進化への貢献が期待されています。

 

関連する過去記事:

「AIの次のフロンティア：現実世界を理解する世界モデル (1月24日)」: 空間認識能力を獲得し、物理世界へ進出するAI。

 

「家事ロボットの実用化は近いのか？ヒューマノイドロボットへの期待と現実 (10月3日)」 : ロボティクス基盤モデルへの期待と、データ不足という課題。

 

「Waymoは交通事故のワクチンか？ 驚異の安全性データと普及への壁 (11月14日)」 : 自動運転車が達成した驚異的な安全性データと普及への壁。

 

2025年 AIトレンド総括

（NotebookLMのインフォグラフィック機能を使って作成）

 

2025年のAIトレンドを総括すると、技術的ブレークスルーが「推論能力の飛躍的進化」という形で結実し、その成果が「AIエージェントの実用化」と「市場構造の激変」という二つの大きな潮流を生み出したと言えます。

 

核心トレンド：AIが「思考」し、「行動」する時代へ

OpenAI o3やGPT-5の登場、そしてDeepSeek R1/Kimi K2 Thinkingといった高効率なオープンソースモデルの競合により、AIは複雑な問題を段階的に解決する推論能力を確立しました。この能力は、単なる文章生成を超え、プログラミング、Webブラウジング、情報収集、取引実行といったマルチステップのタスクを自律的にこなすAIエージェントの実現を可能にしました。また、AIは現実世界の物理法則や因果関係を理解し、行動の結果を予測できる「世界モデル」へと進化し、ロボティクスや自動運転といった物理世界での応用基盤を築き始めました。

 

企業は強化学習環境構築に巨額を投じ、AIエージェントの育成を急ぎ、OpenAIはChatGPTを日々の購買行動やクリエイティブ作業を完結させる「スーパーアプリ」へと進化させようとしています。Web利用の起点が人間の検索からAIの行動へと移る「エージェンティックWeb」の到来は、Web上の情報の価値交換の仕組みを根本から変えつつあります。

 

構造的課題：安全性、依存リスク、労働の変革

AIの熱狂は、年間4000億ドル規模のAIデータセンター投資という形で現れ、米国経済を牽引していますが、「循環取引」や「隠れ債務」といったバブルの兆候が市場リスクとして強く意識されるようになってきました。

 

技術面では、AIの能力向上と裏腹に、AIブラウザーの「プロンプトインジェクション」といった安全性の構造的脆弱性が最大のセキュリティリスクとして浮き彫りになっています。また、ハルシネーションやアライメントの問題も未解決です。

 

また、AIはすでに若年層・エントリーレベルの雇用に具体的な影響を与え始めていると考えられますが、単に既存タスクを自動化するというアプローチの効果には疑問も呈されています。

 

さらに、AIの感情的サポートを提供するコンパニオンとしての役割が急速に伸びていますが、AIの「共感」や「説得力」が人間の現実認識を歪め、不健全な依存や妄想の増幅といった倫理的・心理的な課題も同時に提示されました。

 

2025年のAIは、単なる技術的な「進化」に留まらず、社会、経済、倫理のあらゆる側面に「変革」を突きつける、極めてダイナミックな1年であったと言えるでしょう。

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馬場 高志

1982年に富士通に入社、シリコンバレーに通算9年駐在し、マーケティング、海外IT企業との提携、子会社経営管理などの業務に携わったほか、本社でIR（投資家向け広報）を担当した。現在はフリーランスで、海外のテクノロジーとビジネスの最新動向について調査、情報発信を行っている。 早稲田大学政経学部卒業。ペンシルバニア大学ウォートン校MBA（ファイナンス専攻）。